将不同列长度的numpy矩阵的条目放入一维数组中答案

【问题标题】：Put entries of numpy matrix of differing column length into a 1D array将不同列长度的numpy矩阵的条目放入一维数组中
【发布时间】：2017-05-21 22:06:26
【问题描述】：

我正在使用 Python。我有一个长度为 L 的 numpy 数组，称为“arr”arr = np.empty(L, dtype = object)，其中 arr 的每个条目都包含另一个 numpy 数组，但 每个都有不同的长度（这就是我使用 dtype = object 的原因）。现在我想最有效地将 arr 中包含的每个条目放入一个大的 1D numpy 数组中。所以换句话说，我想在这个特定的顺序中有一个带有array([arr[0,0], arr[0,1], arr[0,2], ... , arr[1,0], arr[0,1], ...])的numpy数组。有关如何在 Pyhton 中编写此内容的任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python arrays python-2.7 numpy

【解决方案1】：

听起来您想要展平嵌套列表。也就是说，您的数组数组实际上是一个列表列表。有一个标准的 Python 习惯用法，itertools.chain:

制作一个样本数组：

In [828]: arr = np.array([np.arange(i) for i in range(1, 5)])
In [829]: arr
Out[829]: array([array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3])], dtype=object)

导入和使用链。 *arr 扩展 arr 就好像它是一个列表：

In [830]: from itertools import chain
In [831]: list(chain(*arr))
Out[831]: [0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]
In [832]: np.array(_)
Out[832]: array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3])

但数组列表的描述也表明我们可以使用np.concatenate（或np.hstack）：

In [837]: np.concatenate(arr)
Out[837]: array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3])

即concatenate 需要一个“列表”，例如并将它们末端连接起来（在唯一的轴上）。

In [841]: list(arr)
Out[841]: [array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3])]

【讨论】：

【解决方案2】：

您尝试过flatten() 方法吗？我认为它可能在这里工作。

>>> arr = np.identity(5)
>>> arr.shape
(5, 5)
>>> arr = arr.flatten()
>>> arr.shape
(25,)

【讨论】：